Mercredi 22 janvier 2020, à 13h30
Amazon Web Service, Paris La Défense
31 Place des Corolles, 92400 Courbevoie
Amazon Web Service, Paris La Défense
31 Place des Corolles, 92400 Courbevoie
Atelier Databricks: AWS Dev Day
Unifier data pipelines et machine learning avec Apache Spark™ & Amazon Sage Maker
Toutes les présentations seront délivrées en anglais exclusivement.
AGENDA
13h30-14h00 Collation de bienvenue
14h00-14h45 Présentation d’ouverture - Unifier data science, data engineering et les enjeux business.
14h45-15h15 Success stories & cas d’usage
15h15-15h45 Pause networking
15h45-16h30 Data Engineering - Démo interactive & best practices: préparer vos données pour l’analyse
16h30-17h00 Data Science & Business Analytics - Démo interactive & best practices: Entraînement des modèles et machine learning
17h00-17h15 Q&A
Le nombre de places est limité pour cet événement. Inscrivez-vous dès à présent pour réserver votre place!
Unifier data pipelines et machine learning avec Apache Spark™ & Amazon Sage Maker
Dans la course à l’innovation, chaque entreprise souhaite aujourd’hui construire des projets data et Machine learning au sein de leur organisation.
Cependant, la plupart des entreprises rencontrent des difficultés dans la préparation de leur datasets, le management de multiples frameworks Data et ML, ainsi que le passage des modèles de développement à la production.
Durant cet atelier, nous partagerons les best practices des technologies open source, à disposition des entreprises pour simplifier et développer à grande échelle les efforts data et machine learning. Nous discuterons comment tirer profit d’Apache Spark™, le moteur de data processing et analytics de facto dans les entreprises aujourd’hui, dans le cadre de préparation des datasets. Vous découvrirez également comment utiliser les frameworks data et ML (ex: TensorFlow, XGBoost, Scikit-Learn, etc.) pour entraîner diffèrents modèles. Pour finir, vous apprendrez comment utiliser MLflow dans le cadre de suivi des expérimentations ML géré par de multiples utilisateurs dans un environnement reproductible; ainsi que la gestion du déploiement des modèles en production sur Amazon Sage Maker.
Participez à cette demi-journée d’atelier pratique pour apprendre comment une approche ‘Unified Data Analytics’ peut accélérer les efforts data et ML, en réunissant les projets Data Science, Business Analytics et engineering en un seul endroit. Ce workshop gratuit vous donnera l'opportunité d’ / de:
Durant cet atelier, nous partagerons les best practices des technologies open source, à disposition des entreprises pour simplifier et développer à grande échelle les efforts data et machine learning. Nous discuterons comment tirer profit d’Apache Spark™, le moteur de data processing et analytics de facto dans les entreprises aujourd’hui, dans le cadre de préparation des datasets. Vous découvrirez également comment utiliser les frameworks data et ML (ex: TensorFlow, XGBoost, Scikit-Learn, etc.) pour entraîner diffèrents modèles. Pour finir, vous apprendrez comment utiliser MLflow dans le cadre de suivi des expérimentations ML géré par de multiples utilisateurs dans un environnement reproductible; ainsi que la gestion du déploiement des modèles en production sur Amazon Sage Maker.
Participez à cette demi-journée d’atelier pratique pour apprendre comment une approche ‘Unified Data Analytics’ peut accélérer les efforts data et ML, en réunissant les projets Data Science, Business Analytics et engineering en un seul endroit. Ce workshop gratuit vous donnera l'opportunité d’ / de:
- Apprendre à construire à grande échelle des pipelines de données robustes, et ce, à des fins analytiques
- Découvrir en profondeur Apache Spark™ et Databricks, incluant les derniers updates Delta Lake
- Entraîner des modèles de données et apprendre les best practices des méthodes de travail sur les frameworks ML (ex:TensorFlow, XGBoost, Scikit-Learn, etc.)
- Apprendre le suivi des expérimentations avec MLflow, le partage de projets et le déploiement de modèles dans le cloud avec Amazon Sage Maker.
- Rencontrer et échanger avec vos pairs.
Toutes les présentations seront délivrées en anglais exclusivement.
AGENDA
13h30-14h00 Collation de bienvenue
14h00-14h45 Présentation d’ouverture - Unifier data science, data engineering et les enjeux business.
14h45-15h15 Success stories & cas d’usage
15h15-15h45 Pause networking
15h45-16h30 Data Engineering - Démo interactive & best practices: préparer vos données pour l’analyse
16h30-17h00 Data Science & Business Analytics - Démo interactive & best practices: Entraînement des modèles et machine learning
17h00-17h15 Q&A
Le nombre de places est limité pour cet événement. Inscrivez-vous dès à présent pour réserver votre place!